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【24h】

A Genetic Algorithm for Net Present Value Maximization for Resource Constrained Projects

机译：资源受限项目净现值最大化的遗传算法

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摘要

In this paper, we present a new genetic algorithm for the resource-constrained project scheduling problem with discounted cash flows and investigate the trade-off between a project's net present value and its corresponding makespan. We consider a problem formulation where the pre-specified project deadline is not set as a hard constraint, but rather as a soft constraint that can be violated against a certain penalty cost. The genetic algorithm creates children from parents taken from three different populations, each containing relevant information about the (positive or negative) activity cash flows. We have tested various parent selection methods based on four crossover operators taken from literature and present extensive computational results.
机译：在本文中，我们提出了一种新的遗传算法，用于解决现金流打折的资源受限的项目调度问题，并研究项目的净现值与其对应的工期之间的权衡。我们考虑的问题是，预先设定的项目期限不是硬约束，而是软约束，可以克服一定的罚款成本。遗传算法从三个不同的人口中提取父母来创建孩子，每个人都包含有关（正或负）活动现金流量的相关信息。我们已经根据来自文献的四个交叉算子测试了各种父代选择方法，并给出了广泛的计算结果。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Tubingen(DE);Tubingen(DE)
  • 作者

    Mario Vanhoucke;

  • 作者单位

    Ghent University, Faculty of Economics and Business Administration,Tweekerkenstraat 2, 9000 Ghent, Belgium Vlerick Leuven Gent Management School, Operations Technology Management Centre,Reep 1, 9000 Ghent, Belgium;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 理论、方法;
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